sEMG信号采集电路设计及其特征提取算法

• 作者: 杨官玉 赵谦 郭方锐
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 信号采集 sEMG信号 特征提取 小波变换 小波包变换 KPCA
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 1039-1049
• 页数: 11页
• 分类号: TN702|TP391.4
• 字数: 5064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2019.06.010

摘要

表面肌电(Surface electromyography,sEMG)信号直接、客观地反映了神经和肌肉的活动功能状态,已获得广泛应用.本文设计了一种sEMG信号采集电路并以单通道形式采集上肢5种动作的sEMG信号,经小波包变换提取6种特征(其中一种引自基于小波变换的特征提取方法)并分别结合PCA和KPCA进行处理;再分别用BP神经网络和SVM进行动作识别.此外,对比了小波变换的特征提取;讨论了KPCA与PCA在特征变换上的差异.所提取的基于小波包变换的6种特征有5种的识别率均超过95.7％,其中引入的高低频系数组合特征在BP神经网络下平均识别率超过99％.基于小波变换提取的5种特征经KPCA变换后也达到较高的识别率.实验结果表明,本文的sEMG信号采集方法及其特征提取方法均达到较好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵谦	西安科技大学通信与信息工程学院	28	106	6.0	8.0
2	郭方锐	西安科技大学通信与信息工程学院	1	1	1.0	1.0
3	杨官玉	西安科技大学通信与信息工程学院	1	1	1.0	1.0